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        含缺失數(shù)據(jù)的未決賠款準(zhǔn)備金評估案例分析

        2018-05-14 08:56:00楊曉偉
        財(cái)訊 2018年28期
        關(guān)鍵詞:分析

        未決賠款準(zhǔn)備金是保險(xiǎn)公司準(zhǔn)備金中重要的組成部分,缺失數(shù)據(jù)會對準(zhǔn)備金的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。本文對含有缺失數(shù)據(jù)的非壽險(xiǎn)未決賠款準(zhǔn)備金進(jìn)行具體案例分析,首先通過SPSS軟件,利用多重插補(bǔ)法進(jìn)行插補(bǔ)得到完整數(shù)據(jù)集,然后運(yùn)用準(zhǔn)備金進(jìn)展法對不同缺失率下的插補(bǔ)完整數(shù)據(jù)集進(jìn)行未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì),最后對不同缺失率下得到的未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì)值進(jìn)行對比分析。

        缺失率 多重插補(bǔ)

        未決賠款準(zhǔn)備金 準(zhǔn)備金進(jìn)展法

        原始數(shù)據(jù)

        本文所采取原始數(shù)據(jù)來源于《非壽險(xiǎn)精算(第二版)》324頁表19-2,該樣本數(shù)據(jù)因?yàn)槠涿恳皇鹿誓甑乃髻r進(jìn)展趨勢都較為平穩(wěn),易于分析研究。具體數(shù)據(jù)如表1和表2所示:

        用R語言分別隨機(jī)構(gòu)造缺失率為5%、10%、15%的缺失數(shù)據(jù),并通過SPSS軟件進(jìn)行多重插補(bǔ),為方便觀察,在此我們只寫出插補(bǔ)數(shù)據(jù),形式為:插補(bǔ)值缺失率。多重插補(bǔ)結(jié)果如表3、表4所示:

        求出原始數(shù)據(jù)未決賠款準(zhǔn)備金的估計(jì)值,以及在不同缺失率下的多重插補(bǔ)法所得數(shù)據(jù)的未決賠款準(zhǔn)備金的估計(jì)值,如表5所示:

        對多重插補(bǔ)法進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在5%缺失率時(shí),所得結(jié)果相對誤差為2.5%,在10%缺失率時(shí),所得結(jié)果相對誤差稍微增加,為2.62%,而當(dāng)缺失率為15%時(shí),相對誤差為5.77%。隨著缺失率的增加,所得結(jié)果的相對誤差也在增加。在三組缺失率中,當(dāng)缺失率為5%時(shí),相對誤差最小。

        結(jié)論

        本文主要研究了含有缺失值的未決賠款準(zhǔn)備金評估問題,為了處理流量三角形中的缺失值問題,本文首先使用R語軟件言構(gòu)造了不同缺失率的缺失數(shù)據(jù),并保留原始數(shù)據(jù)形成對照組。通過SPSS軟件運(yùn)用多重插補(bǔ)法來填補(bǔ)缺失值。然后結(jié)合準(zhǔn)備金進(jìn)展法,對未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì)值結(jié)果進(jìn)行對比分析。得出結(jié)論:在含有缺失數(shù)據(jù)的非壽險(xiǎn)未決賠款準(zhǔn)備金評估中,多重插補(bǔ)法插補(bǔ)效果精確,并在缺失率小的情況下插補(bǔ)效果更加明顯。

        [1]Lane F Burgette and Jerome P Reiter.Multiple Imputation for Missing Data via Sequential Regression Trees.Practice of Epidemiology,2010,172:1070-1076.

        [2]Mark A. FerroJ]. Annals of Epidemiology,2014,24(1):75-77.[4]龐新生. 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)處理方法的比較研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2012(24):18-22.

        [3]閆春,李延星,孫曉紅,劉志博.考慮離群值的非壽險(xiǎn)準(zhǔn)備金案均賠款法[J].保險(xiǎn)研究,2015(11):15-24.

        [4]李璐. 基于R語言的缺失值填補(bǔ)方法[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2012(17):72-74.

        作者簡介:楊曉偉(1994年-),女,漢族,山東濟(jì)南人,山東科技大學(xué),碩士研究生,研究方向:保險(xiǎn)精算

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